以使用同义词替换、句子重组等方法进行文本数据增强。 在数据共享和合作方面，与其他医疗机构、研究团队或合作伙伴分享数据，以扩大数 据集规模。数据共享和合作可以加速模型的训练和研发。使用数据共享协议和隐私保 护措施，确保患者敏感信息的保密性。 在主动数据收集方面，设计医学研究或临床试验，有针对性地收集数据，以满足特定 任务的需求，包括患者招募、数据采集和监控。利用远程监测和医疗设备来实时收集 患者数据，能够有效提高数据的时效性和质量。 数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保 数据隐私和安全得到保护，防止泄露或未授权访问。训练所需病历数据及实际应用中 的敏感信息需进行严格脱敏处理和隐私保护。 在透明度和解释能力方面，医生作为专业人士，应对大模型“黑箱”性质加以关注。医 生和患者需理解并信任AI系统的 需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这可以确保模型在安全计算环境中运算，提高模型安全性，且不影响效 果。 在数据加密与匿名化方面，先进加密技术（如同态加密和多方计算）确保数据传输和 存储安全，仅授权用户可解密和访问。降低数据关联性风险需采用数据匿名化策略， 通过去标识化、脱敏和泛化等技术保护患者身份和敏感信息，同时保留数据实用性。

“请模拟青岛市教育局安全处的名义 ，请帮我起 草一份关于回应公众对校园周边安全担忧质疑的声明 ， 要求语气坚定 ，并提供事实依据。 ” 可上传文件 ， 让 AI 分析比对 ， 实践中发现 ，不能上传保密、 敏感、 隐私信息 ，否则拒绝处理 常见应用场景：教育管理 六、 文件分析对比 场景： 文献研究和对比 案例： “请对比《北京市教育领域人工智能应用工作方案（ 2024 2027 年） 》和《 （屏蔽技术细节）建 议合规使用网络资源。 " 如果问题涉及敏感内容 ，如分裂国家、危害国 家安全或违反公序良俗等 ， DeepSeek 可能 会 选择不回应。 DeepSeek 不是法外之地 ，不该问的问题不要问。 （一） 常见问题 - 涉及敏感问题 的回答 AI 幻觉是指 AI“ 说假话”的现象。也 就是说 ， AI 输出的回答 ，表面上看内 偏见与歧视 如果训练数据集中存在偏见或不公平因素 ，那么 由 AI 做出的决策也可能带有类似的倾向。 隐私泄露 AI 系统需要大量的个人数据进行训练 ，这可能 导致用户隐私信息泄露 ，或敏感文件被上传。 （一） 常见问题 - 人工智能伦 理问题 （二）合理应用 - 教师如何合理应用 控制好课堂教学应用 但在课堂教学中 ，在数据资源有限的情况下 ，模型存在以偏概全的现象 ，人工智能对

检验检查结果一键导入病历 o 支持 HL7/FHIR 标准接口，确保与区域医疗平台数据交 换 4. 风险管控与合规审计 需满足三级等保要求，功能包括： o 全操作留痕（记录修改人、时间及内容） o 敏感信息脱敏处理（如身份证号、联系方式） o 自动生成病历质控报告，支持按科室/医生统计缺陷率 5. 资源优化配置 通过数据分析辅助管理决策： o 统计各科室病历书写耗时 TOP3 问题 在数据存储环节，所有病历数据必须加密存储，采用 AES-256 算法对静态数据加密，并通过 TLS 1.2 及以上协议传输动态数据。 数据库访问需实施严格的权限控制，仅允许授权人员通过双因素认 证（如密码+动态令牌）访问敏感信息。系统应记录所有数据操作 日志，包括访问时间、用户身份及操作内容，日志保留周期不少于 6 年，以满足审计需求。 数据处理过程中需实现匿名化与脱敏：  患者姓名、身份证号、联系方式等直接标识符需实时脱敏，显  实体级修正：点击任意标红实体进行修改  段落重录：对整段内容重新语音输入  逻辑校验：自动标记血压 160/100mmHg 等异常数值 系统部署方案采用混合云架构，敏感数据存储在本地化部署的 医疗私有云，非敏感计算任务分流至公有云。性能指标如下表： 场景 响应时间 并发处理能力 门诊病历 3 ≤ 秒 50 请求/秒 住院病程 8 ≤ 秒 20 请求/秒 数据安全方面实施三重防护机制：传输层采用国密

用分片和索引策略，以提高数据库的查询性能和数据的可扩展性。 例如，可以在用户 ID、课程 ID 上创建索引，以加速查询操作。 为了确保数据的安全性，我们将实现多层次的安全架构，涉及 数据加密、访问控制和审计日志。首先，所有敏感信息（如密码） 将采用先进的加密算法（如 SHA-256）进行处理，确保数据在存储 过程中的安全性。其次，系统将实施基于角色的访问控制 （RBAC），只有授权用户能够访问特定数据。此外，所有的数据 AI 大模型的 发展方向，使其能够更好地服务于用户的实际需求。 7. 数据隐私与安全 在设计教育 AI 大模型的过程中，数据隐私与安全是一个不可 忽视的重要环节。由于教育领域内涉及大量的个人敏感信息，包括 学生的学习成绩、行为习惯、心理健康状态等，为了保护这些信息 不被滥用或泄露，必须采取一系列切实可行的措施。 首先，数据收集过程中应遵循最小化原则，仅收集为模型训练 所必需的信息， 或 VPN， 以防止数据在传输过程中被截取。同时，定期进行安全审计，及时 发现并修复潜在的安全漏洞，进一步增强系统的整体安全性。 教育机构还应建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才 能访问敏感数据。这可以通过身份认证和权限管理系统来实现，例 如使用多因素认证（MFA）和角色基于访问控制（RBAC）。同 时，记录数据访问日志，定期审查这些日志，以发现任何可疑的活 动。 另外，应与用

炎影像表现患者，尽量 降低医疗场所内交叉感染风险。 新冠肺炎是肺炎中的一种病毒性肺炎。体素 CT 全病种解决方案基于数千例的 肺炎患者病例建立，其磨玻璃-斑片影检测功能和定量分析功能已经可以高敏感 度的检出肺炎，包括目前新型冠状病毒肺炎，可以用于排查感染者。 为了使产品更加贴合筛查场景，此次体素科技在肺部 CT 全病种解决方案的基 础上增加了合作医院的数百确诊、疑似及其他类型肺炎病例，并做了部分功能 特征，如病灶占比、严重程度、平均密度值等。 该解决方案能够在胸部 CT 扫描影像上准确高效地检出包括磨玻璃斑片影、条 索影等肺炎相关病灶；对病灶进行定位定性和定量评估，优化检测算法能够高 敏感度提供病灶检出率；综合给出受检者肺炎风险高低和严重程度，帮助各级 医院利用 CT 进行分诊，优先阅片缩短等待报告的时间，减少交叉感染的风险； 同时可进行全自动前后片对比和疗效评估，帮助医生精确评估病情进展与疗效。 慢性肺部疾病，能够同时满足目前仍有体检需求场景的医院和筛查机构的体检 诊断的研究需求。 2 月 14 日，升级产品顺利装机进入瑞金医院。目前上海瑞金医院、上海第一人 民医院等多家医院已经部署体素科技升级方案，能够快速检测并高敏感性召回 新冠肺炎病例，快速直接地对无症状感染者和早期患者进行排查鉴别，也极大 地减少了医院人力资源不足和人满为患的风险。 案例 5 | 新冠肺炎患者治愈出院后的康复管理如何进行？ 新冠肺炎疫情从爆发至今已近

障恢复时间一般在秒级。如 VRRP 协议，状态为 master 的交换机发生故障，处于 backup 状态的交换机至少要等 3 秒钟甚至更久，才会切换成 master，可是因为医疗数 据传输具有很强的敏感性，一旦丢包 2 到 3 个，检验（LIS）、电子病历（EMR）等系统 需要重新登陆，使得正在操作数据丢失导致返工； 和传统网络相比，虚拟化技术的优势有： 1. 简化管理：两台交换机组成虚拟化 操作系统的安装遵循最小安装的原则，仅安装需要的组件和应用程序，关闭多 余服务等；  另外根据系统类型进行其它安全配置的加固处理。 针对网络入侵防范，可通过部署网络入侵检测系统来实现。将网络入侵检测系统位 于有敏感数据需要保护的网络上，通过实时侦听网络数据流，寻找网络违规模式和未授 权的网络访问尝试。当发现网络违规行为和未授权的网络访问时，网络监控系统能够根 据系统安全策略做出反应，包括实时报警、事件登录，或执行用户自定义的安全策略等。 为实现客体的安全重用，及时清除剩余信息存储空间，应通过对操作系统及数据库 系统进行安全加固配置，使得操作系统和数据库系统具备及时清除剩余信息的功能，从 而保证用户的鉴别信息、文件、目录、数据库记录等敏感信息所在的存储空间（内存、 硬盘）被及时释放或再分配给其他用户前得到完全清除。 5.2.11 抗抵赖 解决系统抗抵赖特性最有效的方法就是采用数字签名技术，通过数字签名及签名验 证技术，可以判

（仅提供数值未标注临床意义层级） • 医生认知偏差 - 不同医生可能对某些标志物的临床意义 理解不一致，特别是对一些标志物的敏感性和特异性的 了解可能有所偏差，没有进行其他检测手段的综合的临 床判断，导致在诊疗中采取不一致的标准或决策。 肿瘤标志物自身局限性 • 单个指标特异性敏感性不够 • 肿瘤异质性 技术方法学限制 • 不同方法学及平台结果有差异 • 标准化进程 干扰因素多样性 • 药物干扰

患者和家属往往情绪比较激动，对 于遇到的困境很难接受，易与医护 人员发 成 冲突 人流量大、重点部位多 医院人流量非常大，现有的安放设备 无法做到全覆盖，存在“漏网之鱼” 医患关系敏感 如今的医患关系非常敏感，容易出现医疗 纠纷，需要必要的安保防范 事后追溯、取证困难 往往发生医疗纠纷后，医院存在举证 困难，“有口难辨” 系统设备维护压力大 系统多 ，多 孤立，维护人员众多 ，工作

市信息管理学校智慧校园规划方案 数据销毁又称剩余信息保护，是指用户敏感数据（系统管理数据、用户鉴权数据、重要业务数据 等敏感数据）所使用存储空间在被重新分配给其他用户使用前要被彻底擦除，以确保原用户敏感 信息安全性。 在诸多的数据安全技术中，数据销毁作为其中一项关键技术，在云平台中得到全面实现。从而使 云平台的用户无需担心自己的敏感数据信息会因存储资源的重分配而遭泄漏。 云平台的数据销毁主要包括如下功能特性： 跨网数据同步：支持复杂多样网络环境支持跨网络、跨云、跨数据中心、跨机房等网络环境数据同 步 调度同步任务：灵活调度按数据量（增量、全量）、时间（定时、实时）等任务触发规则来调度任 务 数据安全传输：数据安全防护机制提供数据安全（敏感数据加密）、系统安全、网络安全（防火墙 防入侵）、业务安全（租户隔离）等多层安全防护机制 4.1.1.3 核心组件二：分布式消息集成 支持公有云、本地数据中心间自由组网，应用就近接入，消息本地发布本地消费，消费端决定路由 独立思考分析能力的智能化“眼睛”，好像人眼一样，可以智能化的过滤不重要信息，集中精力在 重点区域，重点事件的跟踪监控上。有了前端智能分析的摄像机，监控系统不需要再在后台浪费 大量的计算资源，仅仅需要根据实际需要在重要敏感区域部署智能化摄像机，就可以实现对校园 的动态智能化监控，极大的降低了监控系统的部署成本，真正的使平安校园智能化监控成为可能。 4.2.3.3门禁，周界防范等安防子系统与视频监控联动，使平安校园成为一个

作废。同时，海量数据的自动化采集难以确 保质量控制，低质量、重复性和相互矛盾的信息影响模型学习效果，而训练数据中潜在的社会偏差和排他性内 容可能被放大固化，损害模型公平性。此外，大模型训练涉及的敏感个人信息引发隐私泄露问题，随着各国数 据保护法规趋严，跨境数据流动面临复杂合规要求，训练数据的透明度和可追溯性问题也日益受到公众和监管 机构关注，从知识产权到授权同意，从数据来源到使用范围，均需开发者提供详细可验证的说明并承担相应法 利用大模型，分析教育海量教学网络数据，能够优化教育专网资源分配，显著降低高校在线实验平台的网络延 迟；构建跨学科知识图谱，可以为国家智慧教育公共服务平台用户智能推荐个性化学习路径，让学习更高效； 帮助建立风险评估模型，精准识别敏感数据泄露风险，推动数据安全防护从被动应对转变为主动预防。 区域层面的建设重点在于打破高校间的资源壁垒，实现协同创新。通过建设区域教育城域网，实现高校之间的 高速互联，为跨校联合开展虚拟仿真实验等 等）转化为多语种、交互式、个性化的学习资源， 增强其在国际教育语境下的可感知性与吸引力。与此同时，借助大模型对文化语境的建模与情境推理能力，可 在课程开发、教师交流、学生互动等场景中实现更具文化敏感性和表达力的内容交互，推动中华文化在教育交 40 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 流中的有效嵌入与自然传播。 在以大模型推动高等教育国际交流合作的同时，应把握契机，推动中华文化的创造性转化与国际化表达，让文